產品名稱：OpenCV計算機視覺編程攻略... 是否是套裝：否 書名：OpenCV計算機視覺編程攻略(第3版) OpenCV計算機視覺編程攻略(第3版) 代碼：79 出版社名稱：人民郵電出版社 出版時間：2018年5月 作者：羅伯特·拉戈尼爾 開本：16開 ISBN編號：9787115480934
" OpenCV計算機視覺編程攻略 作 者:(加)羅伯特·拉戈尼爾(Robert Laganiere) 著;相銀初 譯 著作  定 價:79 出 版 社:人民郵電出版社 出版日期:2018年05月01日 頁 數:308 裝 幀:平裝 ISBN:9787115480934  ●第 1章 圖像編程入門 11.1 簡介 11.2 安裝OpenCV庫 11.2.1 準備工作 11.2.2 如何實現 21.2.3 實現原理 41.2.4 擴展閱讀 51.2.5 參閱 61.3 裝載、顯示和存儲圖像 61.3.1 準備工作 61.3.2 如何實現 61.3.3 實現原理 81.3.4 擴展閱讀 91.3.5 參閱 111.4 深入了解cv::Mat 111.4.1 如何實現 111.4.2 實現原理 131.4.3 擴展閱讀 161.4.4 參閱 171.5 定義感興趣區域 171.5.1 準備工作 171.5.2 如何實現 171.5.3 實現原理 181.5.4 擴展閱讀 181.5.5 參閱 19第 2 章 操作像素 202.1 簡介 202.2 訪問像素值 212.2.1 準備工作 212.2.2 如何實現 212.2.3 實現原理 232.2.4 擴展閱讀 242.2.5 參閱 242.3 用指針掃描圖像 242.3.1 準備工作 252.3.2 如何實現 252.3.3 實現原理 262.3.4 擴展閱讀 272.3.5 參閱 312.4 用迭代器掃描圖像 312.4.1 準備工作 312.4.2 如何實現 312.4.3 實現原理 322.4.4 擴展閱讀 332.4.5 參閱 332.5 編寫高效的圖像掃描循環 332.5.1 如何實現 342.5.2 實現原理 342.5.3 擴展閱讀 362.5.4 參閱 362.6 掃描圖像並訪問相鄰像素 362.6.1 準備工作 362.6.2 如何實現 362.6.3 實現原理 382.6.4 擴展閱讀 382.6.5 參閱 392.7 實現簡單的圖像運算 392.7.1 準備工作 392.7.2 如何實現 402.7.3 實現原理 402.7.4 擴展閱讀 412.8 圖像重映射 422.8.1 如何實現 422.8.2 實現原理 432.8.3 參閱 44第3 章 處理圖像的顏色 453.1 簡介 453.2 用策略設計模式比較顏色 453.2.1 如何實現 463.2.2 實現原理 473.2.3 擴展閱讀 503.2.4 參閱 533.3 用GrabCut 算法分割圖像 533.3.1 如何實現 543.3.2 實現原理 563.3.3 參閱 563.4 轉換顏色表示法 563.4.1 如何實現 573.4.2 實現原理 583.4.3 參閱 593.5 用色調、飽和度和亮度表示顏色 593.5.1 如何實現 593.5.2 實現原理 613.5.3 拓展閱讀 643.5.4 參閱 66第4 章 用直方圖統計像素 674.1 簡介 674.2 計算圖像直方圖 674.2.1 準備工作 684.2.2 如何實現 684.2.3 實現原理 724.2.4 擴展閱讀 724.2.5 參閱 744.3 利用查找表修改圖像外觀 744.3.1 如何實現 744.3.2 實現原理 754.3.3 擴展閱讀 764.3.4 參閱 784.4 直方圖均衡化 784.4.1 如何實現 784.4.2 實現原理 794.5 反向投影直方圖檢測特定圖像內容 794.5.1 如何實現 804.5.2 實現原理 814.5.3 擴展閱讀 824.5.4 參閱 844.6 用均值平移算法查找目標 854.6.1 如何實現 854.6.2 實現原理 874.6.3 參閱 884.7 比較直方圖搜索相似圖像 884.7.1 如何實現 884.7.2 實現原理 904.7.3 參閱 904.8 用積分圖像統計像素 914.8.1 如何實現 914.8.2 實現原理 924.8.3 擴展閱讀 934.8.4 參閱 99第5 章 用形態學運算變換圖像 1005.1 簡介 1005.2 用形態學濾波器腐蝕和膨脹圖像 1005.2.1 準備工作 1015.2.2 如何實現 1015.2.3 實現原理 1025.2.4 擴展閱讀 1035.2.5 參閱 1045.3 用形態學濾波器開啟和閉合圖像 1045.3.1 如何實現 1045.3.2 實現原理 1055.3.3 參閱 1065.4 在灰度圖像中應用形態學運算 1065.4.1 如何實現 1065.4.2 實現原理 1075.4.3 參閱 1085.5 用分水嶺算法實現圖像分割 1085.5.1 如何實現 1095.5.2 實現原理 1115.5.3 擴展閱讀 1125.5.4 參閱 1145.6 用MSER 算法提取特征區域 1145.6.1 如何實現 1145.6.2 實現原理 1165.6.3 參閱 118第6 章 圖像濾波 1196.1 簡介 1196.2 低通濾波器 1206.2.1 如何實現 1206.2.2 實現原理 1216.2.3 參閱 1236.3 用濾波器進行縮減像素采樣 1246.3.1 如何實現 1246.3.2 實現原理 1256.3.3 擴展閱讀 1266.3.4 參閱 1276.4 中值濾波器 1286.4.1 如何實現 1286.4.2 實現原理 1296.5 用定向濾波器檢測邊緣 1296.5.1 如何實現 1306.5.2 實現原理 1326.5.3 擴展閱讀 1356.5.4 參閱 1366.6 計算拉普拉斯算子 1366.6.1 如何實現 1376.6.2 實現原理 1386.6.3 擴展閱讀 1416.6.4 參閱 142第7 章 提取直線、輪廓和區域 1437.1 簡介 1437.2 用Canny 算子檢測圖像輪廓 1437.2.1 如何實現 1437.2.2 實現原理 1457.2.3 參閱 1467.3 用霍夫變換檢測直線 1467.3.1 準備工作 1467.3.2 如何實現 1477.3.3 實現原理 1517.3.4 擴展閱讀 1537.3.5 參閱 1557.4 點集的直線擬合 1557.4.1 如何實現 1557.4.2 實現原理 1577.4.3 擴展閱讀 1587.5 提取連續區域 1587.5.1 如何實現 1597.5.2 實現原理 1607.5.3 擴展閱讀 1617.6 計算區域的形狀描述子 1617.6.1 如何實現 1627.6.2 實現原理 1637.6.3 擴展閱讀 164第8 章 檢測興趣點 1668.1 簡介 1668.2 檢測圖像中的角點 1668.2.1 如何實現 1678.2.2 實現原理 1718.2.3 擴展閱讀 1728.2.4 參閱 1748.3 快速檢測特征 1748.3.1 如何實現 1748.3.2 實現原理 1758.3.3 擴展閱讀 1768.3.4 參閱 1788.4 尺度不變特征的檢測 1788.4.1 如何實現 1798.4.2 實現原理 1808.4.3 擴展閱讀 1818.4.4 參閱 1838.5 多尺度FAST 特征的檢測 1838.5.1 如何實現 1838.5.2 實現原理 1848.5.3 擴展閱讀 1858.5.4 參閱 186第9 章 描述和匹配興趣點 1879.1 簡介 1879.2 局部模板匹配 1879.2.1 如何實現 1889.2.2 實現原理 1909.2.3 擴展閱讀 1919.2.4 參閱 1929.3 描述並匹配局部強度值模式 1929.3.1 如何實現 1939.3.2 實現原理 1959.3.3 擴展閱讀 1969.3.4 參閱 1999.4 用二值描述子匹配關鍵點 1999.4.1 如何實現 1999.4.2 實現原理 2009.4.3 擴展閱讀 2019.4.4 參閱 202第 10 章 估算圖像之間的投影關繫 20310.1 簡介 20310.2 計算圖像對的基礎矩陣 20510.2.1 準備工作 20510.2.2 如何實現 20610.2.3 實現原理 20810.2.4 參閱 20910.3 用RANSAC（隨機抽樣一致性）算法匹配圖像 20910.3.1 如何實現 20910.3.2 實現原理 21210.3.3 擴展閱讀 21310.4 計算兩幅圖像之間的單應矩陣 21410.4.1 準備工作 21410.4.2 如何實現 21510.4.3 實現原理 21710.4.4 擴展閱讀 21810.4.5 參閱 21910.5 檢測圖像中的平面目標 21910.5.1 如何實現 21910.5.2 實現原理 22110.5.3 參閱 224第 11 章 三維重建 22511.1 簡介 22511.2 相機標定 22611.2.1 如何實現 22711.2.2 實現原理 23011.2.3 擴展閱讀 23211.2.4 參閱 23311.3 相機姿態還原 23311.3.1 如何實現 23311.3.2 實現原理 23511.3.3 擴展閱讀 23611.3.4 參閱 23811.4 用標定相機實現三維重建 23811.4.1 如何實現 23811.4.2 實現原理 24111.4.3 擴展閱讀 24311.4.4 參閱 24411.5 計算立體圖像的深度 24411.5.1 準備工作 24411.5.2 如何實現 24511.5.3 實現原理 24711.5.4 參閱 247第 12 章 處理視頻序列 24812.1 簡介 24812.2 讀取視頻序列 24812.2.1 如何實現 24812.2.2 實現原理 25012.2.3 擴展閱讀 25112.2.4 參閱 25112.3 處理視頻幀 25112.3.1 如何實現 25112.3.2 實現原理 25212.3.3 擴展閱讀 25612.3.4 參閱 25812.4 寫入視頻幀 25812.4.1 如何實現 25912.4.2 實現原理 25912.4.3 擴展閱讀 26212.4.4 參閱 26312.5 提取視頻中的前景物體 26312.5.1 如何實現 26412.5.2 實現原理 26612.5.3 擴展閱讀 26612.5.4 參閱 268第 13 章 跟蹤運動目標 26913.1 簡介 26913.2 跟蹤視頻中的特征點 26913.2.1 如何實現 26913.2.2 實現原理 27413.2.3 參閱 27413.3 估算光流 27513.3.1 準備工作 27513.3.2 如何實現 27613.3.3 實現原理 27813.3.4 參閱 27913.4 跟蹤視頻中的物體 27913.4.1 如何實現 27913.4.2 實現原理 28213.4.3 參閱 284第 14 章 實用案例 28514.1 簡介 28514.2 人臉識別 28614.2.1 如何實現 28614.2.2 實現原理 28814.2.3 參閱 29014.3 人臉定位 29114.3.1 準備工作 29114.3.2 如何實現 29214.3.3 實現原理 29514.3.4 擴展閱讀 29714.3.5 參閱 29814.4 行人檢測 29814.4.1 準備工作 29814.4.2 如何實現 29914.4.3 實現原理 30214.4.4 擴展閱讀 30414.4.5 參閱 308  內容簡介  本書結合C++和OpenCV全面講解計算機視覺編程，不僅涵蓋計算機視覺和圖像處理的基礎知識，而且通過完整示例講解OpenCV的重要類和函數。主要內容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術，並且詳細介紹了如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對像。第3版針對OpenCV新版本進行了修改，調整了很多函數和算法說明，還增加了立體圖像深度檢測、運動目標跟蹤、人臉識別、人臉定位、行人檢測等內容，適合計算機視覺新手、專業軟件開發人員、學生，以及所有想要了解圖像處理和計算機視覺技術的人員學習參考。  (加)羅伯特·拉戈尼爾(Robert Laganiere) 著;相銀初 譯 著作  Robert Laganière，加拿大渥太華大學電氣工程與計算機科學學院教授，並在VIVA實驗室執教。曾獲得基於內容的視頻分析、視覺監控、駕駛輔助、目標識別與跟蹤等領域的多項專利。Visual Cortek公司創始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多家初創公司的科學家。 "
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